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共享单车营运管理中的计算机数据分析技术应用
摘 要：数据分析技术是利用计算机进行数据的生产和决策功能实现.本文将会针对共享单车运营中相关数据进行分析,根据共享单车优化服务体系、定价动态结构、运营管理资金等需求进行研究,同时对共享单车实际运行中,采取的关联规则算法、K均值聚类算法、RFM应用模型进行分析,为共享单车的管理发展提供参考依据,从而促进其资源合理有效配置,提高其管理运营效率,为其节省更多运营成本.
关键词：共享单车；数据分析技术；营运管理随着网络技术的发展,关于计算机数据的分析技术也得到了更好发展,这为各个市场领域行业的发展提供了一些数据分析帮助.在运营共享单车中,通过数据分析技术可以构建共享单车管理数据模型,从而实现共享单车运营管理机制的优化.
1、共享单车计算机数据分析技术概念
1.1 共享单车
共享单车其实就是一种租赁方式的业务,它是一种新型经济,主体就是自行车.共享单车的经营投放方式一般是选择使用人群聚集的地方,而运营方式是租赁分时的模式.最初出现共享单车,主要是因为北京校园大学生出行不方便,它是由四名合作人和北京大学毕业生建立的OFO,因为单车属于无桩放置,没有规定要放置的位置,随后我国开始大规模开发这种公共单车使用模式[1-2].从2015年开始,不断有企业与该行业进行合作,其中在市场中投放比较多的是摩拜,投放数量超过了450多万,市场占有率上升到6成.直到2016年,我国出现摩拜单车、OFO、小蓝车、黑鸟车、奇奇出行、小白车、踏踏、酷奇单车、hellobike、CCbike等种类的共享单车,也逐渐形成了多家并存的发展模式[3-4].同时,相关问题也随之出现,如共享单车盈利和维修,也造成了共享单车出现营运危机.
1.2 计算机数据分析
因为计算机要获取相关数据,计算机数据分析的发展始于计算机犯罪,需要进行数据分析,将操作行为（计算机详细犯罪过程）进行数据还原,也称为电子鉴定数据.计算机分析数据原则包括几个方面：
（1）合法性原则：就是将违背法定程序的相关证据进行排除；
（2）关联性原则,就是计算机中分析相关数据和犯罪计算机存在的关系,是否有一定实质性联系；
（3）客观性原则：就是内容没有不一致、没有删除和更改,逻辑符合要求,具有完整性.
2、计算机数据技术需求分析
通过计算机数据分析技术,获取共享单车用户使用行为信息,对用户粘性进行分析,从而指导市场投放量决策,对用户和市场进行细分,分类管理用户,从而形成较为科学的共享单车运营管理模式,为共享单车服务体系优化、运营资金管理、动态定价结构等提供数据,从而促进共享单车运营的科学性,实现按照需求投放单车,进行投放量的合理调度.其中功能需求包含内容：
（1）优化服务体系：该功能主要是为了满足用户消费行为习惯,建立较为科学的共享单车服务系统,获取用户使用粘性、使用时间、地点、行为等信息需求,才能进行共享单车投放量管理,从而知道投放共享单车数量和运营调度.同时还需要进行APP装机率、硬件成本、用户付费充值时间点、使用单车停放习惯、市场布局等数据存在的关联性分析,从而提高共享单车的使用率.
（2）定价动态结构：计算机数据分析,可以为共享单车使用频率、个人使用信誉,共享单车使用中的管理和维护,将获取的各种数据根据用户类型与使用起止日期进行分类,建立动态定价结构系统,可以提高用户使用率与共享单车的周转速度.根据不同用户,构建不同的共享单车服务形式,比如：使用频率多、信誉较好、对共享单车使用中管理维护较好,共享单车差异化收费,用户使用时间长收费就低,这样可以更好的鼓励用户用车,从而减少单车行业运营和维护成本.
（3）运营资金管理：计算机数据分析功能可以对市场共享单车的使用进行全面分析,在不同城市进行单车差异化数量的投放,从而最大程度的提高单车使用率,提高共享单车管理运营质量,减少成本,从而促进资金运营管理.另外,利用分析的数据,选择一个目标城市,进行共享单车适当的投放.
3、计算机数据模型设计分析
利用计算机数据分析技术,可以根据需求对共享单车的运营管理进行研究,实现合理化单车管理模式.
3.1 共享单车运营准备数据
（1）数据预处理：计算机数据分析技术提供的数据质量好坏,直接决定了决策问题,同时也能帮助减少共享单车运营数据噪声,实现对运营共享单车数据集成、清理、归约和变换等处理.
（2）数据说明：本文主要针对OFO进行分析,数据都是针对OFO共享单车数据平台,相关数据包括：城市投放的共享单车量和闲置量（报废量和丢失量）、各个城市用户使用期限和频率.本文将会针对共享单车投放量和数据使用情况进行分析,首先,在城市投放单车的数量、单车名称、报废量、丢失量、维护量、闲置量等信息.其次,建立共享单车详细使用数据表,内容包括：使用频率、信誉评价、维护情况、时间需求、主要使用地点、费用租赁、用户行为需求、时间需求,以及最后一次使用时间等数据.这些数据的使用,是利用SQL语句实现数据查询.
3.2 建设共享单车运营管理模型
（1）动态结构定价变量根据模型RFM进行选择.一般常用客户分类多是选择RFM模型,这种方式是由一家美国研究所提出来的,其中RFM分表表示最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）等内容,在本文动态结构分析的模型定价,主要参与因素是：用户消费行为、最后一次单车使用时间、使用单车频率等[5-6].模型建立,可以选择均值聚类K算法进行共享单车使用数据分类,按照用户类型采取RFM标准化数据三变量,明确共享单车聚类分组用户的数量,通过K均值聚类使用聚类算法对共享单车用户进行k类划分,精确分析每个使用共享单车的用户类型,经过详细分类,来构建动态定价.
（2）模型服务体系优化设计.利用规则关联算法,根据用户使用行为、时间、地点和用户需求等因素之间的关联性分析,总结出共享单车的使用规律.1）使用关联规则算法将共享单车相关因素的服务体系进行组合分析.主要是分析共享单车OFO交易的相关数据,从数据库中调用相关的服务数据进行组合,利用关联规则进行数据置信度和支持度的分析,找出各个服务体系之间存在的联系性.2）利用规则关联算法得到共享单车服务中的各种变量.利用共享单车使用数据,分析用户的需求地点、需求行为、服务体系和需求时间等信息.3）设计资金运营管理模型.通过聚类K均值算法对市场情况进行分析,对不同城市或是相同城市的共享单车投放量进行分析,建立的模型和结构动态分析模型相似.
4、共享单车营运管理建议
4.1 注重技术创新
对于快速发展的经济来说,创新是一切发展的主要动力.想要保证共享单车快速持续发展,实现技术创新,充分利用云计算、人工智能技术、电子围栏技术、大数据等,可以提供更大的共享单车发展空间,提供更先进的技术保障.而且通过云计算和大数据可以为共享单车企业挖掘更加有利的数据,从而指导企业更好的发展.加强现代技术的发展和创新,分析出行用户习惯,可以对交通数据用户出行进行分析,以及对方式的出行选择,从而建立更加有利的共享单车营销战略[7-8].为了共享单车行业更好的发展,加强技术的创新是必须的,还有就是单车外形设计,需要符合使用群体需求,通过技术创新加强共享单车服务功能,是保证其使用范围和使用率,利用先进技术进行管理,可以指导共享单车企业的创新发展.
4.2 重视用户至上
不管是任何企业的运营,首先要重视用户的需求,只有从用户角度出发,才能提供更好的服务.比如：摩拜单车在车型方面经过不断的改进,使用户有了更好的体验.但是在不断的发展中,一些企业因为个人或是其他利益通过牺牲用户体验,而达到自身的目的.比如不能及时退还押金,单车无法进入小区等.很多共享单车为了更好的发展,也开始为用户提供免押金服务.所以,共享单车企业也要紧抓这个机会,为用户提供一个更好的体验,做到“用户至上”的发展理念.
4.3 重视多元化发展
共享单车的发展,也要向多领域、多元化方向发展,建立一个共享单车经营生态圈.对于共享单车发展行业来说,加强与不同行业领域人员的合作,比如：摩拜单车和招商银行、腾讯等企业的合作,也可以与地产、酒店等多种领域企业相互合作,这样才能使共享单车行业有更好的发展前景.摩拜共享单车也和高德地图、百度地图等公司相互合作,在这两个软件管理中,也加入“骑行”路线,这为人们的路线查询提供了更好的便利,这也属于一种新的单车宣传模式.加强单车和行业专车的合作,在各种专车软件上,加强各种交通工具之间的合作,从而满足用户多样化出行方式的需求.
结束语
随着计算机和网络技术的发展,为企业提供了计算机数据分析技术,随着共享单车企业的增多,计算机数据分析技术对这些企业发展战略决策提供了很好的数据参考.企业之间的竞争越来越激烈,想要提高自身的竞争力,利用数据挖掘指导管理决策,才能为共享单车企业发展提供快速发展的决策.参考文献：
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作者简介：
李艳,硕士,讲师,山西大学商务学院,研究方向：电子商务、计算机技术.
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